Mục tiêu của luận án là nghiên cứu và phát triển các phương pháp chuyển đổi giữa một mô hình dữ liệu mức khái niệm (như mô hình ER, EER, biểu đồ lớp UML) và OWL: chuyển đổi mô hình thực thể - mối quan hệ sang OWL ontology; chuyển đổi biểu đồ lớp UML sang OWL ontology; trích xuất mô hình dữ liệu mức khái niệm từ OWL ontology.
Trang 2Công trình được hoàn thành tại: Đại học Khoa học, Đại học Huế
Người hướng dẫn khoa học: (ghi họ tên, chức danh khoa học, học vị):
- PGS TS Hoàng Quang, Trường Đại học Khoa học, Đại học Huế;
- PGS TS Hoàng Hữu Hạnh, Giám đốc Trung tâm Đào tạo Quốc tế - Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông
Phản biện 1: PGS TS Đặng Văn Đức – Viện Công nghệ thông tin, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam
Phản biện 2: PGS TS Trần Văn Lăng – Viện Cơ học và Tin học ứng dụng
Phản biện 3: TS Lê Xuân Việt – Trường Đại học Quy Nhơn
Luận án sẽ được bảo vệ tại Hội đồng chấm luận án cấp Đại học Huế họp tại: Vào hồi giờ ngày tháng năm
Có thể tìm hiểu luận án tại thư viện:
(ghi tên thư viện)
Trang 3MỞ ĐẦU
1 Tính cấp thiết của đề tài
Ngành công nghệ phần mềm đã có nhiều đột phá quan trọng trong việc thiết kế các mô hình cơ sở dữ liệu, đặc biệt là mô hình ở mức khái niệm Do đặc điểm phản ảnh tốt thế giới thực, mô hình thực thể - mối quan hệ (mô hình ER) và các mở rộng của nó được xem là các mô hình dữ liệu ở mức khái niệm Ngoài ra, để mô hình hóa các hệ thống thông tin bằng tập các thuộc tính và các phương thức nhằm phản ảnh cấu trúc dữ liệu của lớp, thì biểu đồ lớp UML cũng là một trong những mô hình dữ liệu ở mức khái niệm được sử dụng để mô tả và phản ảnh tốt thế giới thực của các hệ thống thông tin
Theo W3C, thông tin được cung cấp bởi các trang web chiếm gần 70% lượng thông tin trao đổi trên toàn thế giới Web đã trở thành một hệ thống
dữ liệu khổng lồ và là một môi trường chuyển tải thông tin không thể thiếu được trong thời đại ngày nay Vấn đề đặt ra là làm thế nào để khai thác được thông tin tr n We một cách hiệu quả, mà cụ thể là làm sao để máy tính có thể hiểu và hỗ trợ con người ử l tự động được các thông tin đó Chính vì vậy, We ngữ ngh a đã ra đời, mà trong đó thông tin được đ nh ngh a r ràng sao cho con người và máy tính có thể c ng làm việc với nhau một cách hiệu quả hơn
Ontology là một thuật ngữ khoa học d ng để mô tả các loại thực thể trong thế giới thực và mối quan hệ giữa các thực thể đó như thế nào Ontology cung cấp cách thức để con người và máy đều có thể nhận biết được các thông tin, nhờ đó cải thiện hệ thống tương tác hai chiều và chia sẻ kiến thức Từ đó giúp con người và máy tính có thể cùng làm việc, giúp máy tính “hiểu” và có khả năng ử lý thông tin hiệu quả Một lợi ích quan trọng của việc sử dụng ontology là khả năng tìm kiếm ngữ ngh a Vì vậy, W3C thiết kế OWL là một ngôn ngữ mô tả các lớp, các thuộc tính và các mối quan hệ giữa các đối tượng theo cách mà máy có thể hiểu được nội dung web
Trang 4Tuy nhiên, hầu hết dữ liệu đã được mô hình hóa và lưu trữ trong các cơ
sở dữ liệu truyền thống (CSDL quan hệ, đối tượng) Vì vậy các dữ liệu đó nằm ngoài khả năng của nhiều ứng dụng của web ngữ ngh a Với sự phát triển của web ngữ ngh a như hiện nay, việc tích hợp các ứng dụng web hiện tại vào web ngữ ngh a đang trở nên là vấn đề cấp thiết Ngoài ra, thiết kế cơ
sở dữ liệu cho các ứng dụng hiện tại thường được thiết kế từ mô hình dữ liệu mức khái niệm, trong khi web ngữ ngh a lại chủ yếu được xây dựng trên các ontology được biểu diễn bằng OWL Vì thế, nâng cấp một hệ thống thông tin bằng cách chuyển đổi các mô hình cơ sở dữ liệu mức khái niệm sang ontology cho phép kế thừa các cấu trúc dữ liệu trên các hệ thống cũ nhằm giảm chi phí trong việc thiết kế là có ý ngh a khoa học và ứng dụng thực tiễn
2 Động lực nghiên cứu
Đã có nhiều công trình nghiên cứu đề xuất việc chuyển đổi giữa mô hình
cơ sở dữ liệu mức khái niệm và ontology như: chuyển đổi mô hình ER, biểu
đồ lớp UML sang OWL ontology, chuyển đổi từ OWL ontology sang mô hình ER Trong các nghiên cứu đã công ố, các tác giả chỉ mới đề xuất chuyển đổi các trường hợp chung của mô hình mức khái niệm và OWL ontology Nhưng thực tế, nhiều hệ thống thông tin được thiết kế để đảm bảo phản ảnh đúng ản chất của thế giới thực, với nhiều thành phần mở rộng Nếu áp dụng các quy tắc chuyển đổi của các nghiên cứu trước đây sẽ không chuyển đổi đầy đủ các mô hình Vì vậy, đề xuất bộ quy tắc đầy đủ để chuyển đổi các thành phần của mô hình mức khái niệm và OWL ontology
là một vấn đề quan trọng trong việc nâng cấp các hệ thống thông tin cũ
3 Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu của luận án là nghiên cứu và phát triển các phương pháp chuyển đổi giữa một mô hình dữ liệu mức khái niệm (như mô hình ER, EER, biểu đồ lớp UML) và OWL Vì vậy luận án thực hiện các mục tiêu cụ thể gồm: (1) chuyển đổi mô hình thực thể - mối quan hệ sang OWL ontology; (2) chuyển đổi biểu đồ lớp UML sang OWL ontology; (3) trích xuất mô hình dữ liệu mức khái niệm từ OWL ontology
Trang 54 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
- Đối tượng nghiên cứu: OWL1, OWL2 và các mô hình dữ liệu mức
khái niệm: như mô hình thực thể - mối quan hệ (ER), mô hình ER mở rộng (EER), biểu đồ lớp UML
- Phạm vi nghiên cứu: Xây dựng giải pháp chuyển đổi giữa mô hình dữ
liệu mức khái niệm và ontology
5 Phương pháp nghiên cứu
- Phương pháp nghiên cứu lý thuyết: Tìm kiếm, thu thập tài liệu về các
công trình nghiên cứu đã được công bố, các ài áo đăng ở các hội thảo và tạp chí có uy tín để nghiên cứu, từ đó ổ sung các quy tắc và phương pháp chuyển đổi giữa một mô hình cơ sở dữ liệu mức khái niệm và ontology
Tr n cơ sở này, luận án phân tích, đánh giá ưu và khuyết điểm của các đề xuất
- Phương pháp thực nghiệm: Thực hiện việc cài đặt các thuật toán
chuyển đổi của luận án nhằm minh chứng tính khả thi của phương pháp chuyển đổi
6 Cấu trúc luận án
Nội dung của luận án được tổ chức thành bốn chương như sau:
Chương 1 trình bày tổng quan về các mô hình cơ sở dữ liệu mức khái
niệm như mô hình thực thể - mối quan hệ, biểu đồ lớp UML, khái niệm web ngữ ngh a và ngôn ngữ OWL ontology; khảo sát, phân tích một số công trình nghiên cứu li n quan đến bài toán chuyển đổi giữa mô hình cơ sở dữ liệu mức khái niệm và OWL ontology; phân tích chi tiết các đặc điểm tương đương giữa mô hình cơ sở dữ liệu mức khái niệm và OWL ontology;
Từ đó luận án đ nh hướng bổ sung các quy tắc chuyển đổi giữa một mô hình cơ sở dữ liệu mức khái niệm và OWL ontology
Chương 2 tổng hợp và phân tích kết quả chuyển đổi giữa mô hình ER,
EER và OWL ontology của một số công trình nghiên cứu, quy tắc hóa thống nhất các quy tắc chuyển đổi theo quy ước của luận án; đề xuất các quy tắc bổ sung chuyển đổi các thành phần của mô hình EER sang OWL ontology; trình bày kết quả thực nghiệm chuyển đổi
Trang 6Chương 3 tổng hợp và phân tích kết quả chuyển đổi giữa biểu đồ lớp
UML và OWL ontology của một số công trình nghiên cứu, quy tắc hóa thống nhất các quy tắc chuyển đổi theo quy ước của luận án; đề xuất bổ sung các quy tắc chuyển đổi một biểu đồ lớp UML sang OWL ontology dựa vào các đặc điểm tương đồng giữa biểu đồ lớp UML và OWL ontology; trình bày kết quả thực nghiệm chuyển đổi
Chương 4 đề xuất các quy tắc trích xuất một mô hình dữ liệu mức khái
niệm từ một OWL ontology cho trước Vấn đề trích xuất một mô hình cơ sở
dữ liệu mức khái niệm từ OWL ontology được xem là việc ác đ nh một ánh xạ ngược của ánh xạ chuyển đổi từ mô hình cơ sở dữ liệu mức khái niệm sang ontology, cho phép "điều tra" một mô hình dữ liệu mức khái niệm có thể đã được sử dụng để thiết kế một ontology Mỗi phương pháp trích xuất đều được minh họa để kiểm chứng kết quả
CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ MÔ HÌNH CƠ SỞ DỮ LIỆU MỨC
KHÁI NIỆM VÀ ONTOLOGY 1.1 Giới thiệu
1.2 Giới thiệu các mô hình cơ sở dữ liệu mức khái niệm
1.3 Giới thiệu về Web ngữ nghĩa và Ontology
1.4 Tổng quan về các nghiên cứu chuyển đổi các mô hình
1.4.1 Các kết quả đề xuất chuyển đổi mô hình thực thể - mối quan hệ
sang OWL
Từ năm 2005, đã có nhiều nghiên cứu đề xuất phương pháp chuyển đổi
từ mô hình ER hoặc EER sang OWL như [1] [2] [3] [4] Tất cả các đề xuất này, để có thể đưa ra các quy tắc chuyển đổi, đều ác đ nh các thành phần tương ứng giữa mô hình ER và OWL Các công trình nghiên cứu trước đây
đề xuất các quy tắc chuyển đổi sau: Chuyển đổi tập thực thể; Chuyển đổi thuộc tính đơn; Chuyển đổi mối quan hệ: Mối quan hệ kế thừa (Is-A); Mối quan hệ nh nguyên; Mối quan hệ đa nguy n
Tuy nhiên các nghiên cứu này chưa đề xuất đầy đủ các quy tắc chuyển đổi trên tất cả các thành phần của mô hình EER, cụ thể: Chuyển đổi tập thực thể yếu và mối quan hệ đ nh danh; Chuyển đổi thuộc tính đa tr phức
Trang 7hợp lồng nhau; Phân loại và chuyển đổi mối quan hệ phản xạ; Chuyển đổi các yếu tố thời gian trên mô hình ER mở rộng
Về nguyên tắc, khi thực hiện việc cài đặt một chương trình chuyển đổi, nếu chúng ta không ét đầy đủ các trường hợp có thể xảy ra bên trong một
mô hình đầu vào, thì không thể ác đ nh được mô hình đầu ra Tr n cơ sở các nghiên cứu đã có, luận án đề xuất một số quy tắc chuyển đổi bổ sung từ
mô hình ER sang OWL nhằm có thể thiết kế ontology theo mục đích tr n
1.4.2 Các kết quả đề xuất chuyển đổi biểu đồ lớp UML sang OWL
Đã có nhiều công trình nghiên cứu về việc chuyển đổi từ biểu đồ lớp UML sang OWL để sử dụng lại các hệ thống cũ trước đây [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] Các tác giả đã phân tích sự khác nhau cơ ản, từ đó
đề xuất các quy tắc chuyển đổi: Chuyển đổi lớp; Chuyển đổi thuộc tính: thuộc tính có kiểu dữ liệu nguyên thủy, thuộc tính có kiểu dữ liệu liệt kê, thuộc tính có kiểu dữ liệu là lớp; Chuyển đổi quan hệ giữa các lớp: quan hệ kết hợp, quan hệ kết hợp có lớp kết hợp, quan hệ kết tập, quan hệ phụ thuộc, quan hệ tổng quát hóa/chuyên biệt hóa
Xét về mặt tổng thể, các nghiên cứu trước đây đã trình ày các quy tắc chuyển đổi cho các trường hợp của biểu đồ lớp UML, tuy nhiên các nghiên cứu này chưa phân tích và đề xuất chuyển đổi các trường hợp chi tiết của biểu đồ lớp UML, bao gồm: Chuyển đổi thuộc tính có kiểu dữ liệu là lớp; Chuyển đổi thuộc tính có cấu trúc; Chuyển đổi quan hệ kết hợp có lớp kết hợp; Chuyển đổi quan hệ kết hợp đệ quy; Chuyển đổi quan hệ kết hợp có yếu tố hạn đ nh; Chuyển đổi quan hệ phụ thuộc
1.4.3 Các kết quả đề xuất trích xuất mô hình cơ sở dữ liệu mức khái
niệm từ OWL
Các tác giả [24] [25] đã tập trung vào việc phát triển tập các quy tắc chuyển đổi OWL thành mô hình ER và EER bằng cách ác đ nh các thành phần cơ ản của mô hình ER và EER trong một OWL cho trước, như: Trích xuất tập thực thể; Trích xuất thuộc tính; Trích xuất mối quan hệ
Các nghiên cứu trước đây đã đề xuất các trường hợp ánh xạ từ OWL sang mô hình EER Tuy nhiên, có một số trích xuất các thành phần đầu ra
Trang 8chưa được đề cập đến, bao gồm: Trích xuất thuộc tính phức hợp; Trích xuất mối quan hệ phản xạ; Trích xuất mối quan hệ đa nguy n Bài toán trích xuất biểu đồ lớp UML từ OWL cũng đã có các tác giả đề xuất nhưng chưa trích xuất đúng ản chất của biểu đồ lớp UML
1.5 Tổng kết chương 1
Trong chương đã trình ày l thuyết về các mô hình cơ sở dữ liệu mức khái niệm an đầu, web ngữ ngh a và OWL… Chương này đã phác thảo cách tiếp cận của luận án, giới thiệu tổng quan những kết quả của các tác giả để chuyển đổi giữa mô hình cơ sở dữ liệu mức khái niệm và OWL cũng như thách thức đặt ra cho cách tiếp cận này Các chương tiếp theo sẽ trình bày các kết quả nghiên cứu của luận án về các nội dung này
Mô hình CSDL
OWL ontology
Các thuật toán chuyển đổi
Hình 2.1 Kiến trúc các bước chuyển đổi mô hình CSDL mức khái niệm sang
OWL
2.2 Các nghiên cứu trước đây
2.3 Các quy tắc chuyển đổi bổ sung
2.3.1 Chuyển đổi tập thực thể yếu và mối quan hệ định danh
Công trình [6] cho rằng không có sự khác nhau khi chuyển đổi tập thực thể mạnh và tập thực thể yếu, ngoại trừ việc bổ sung vào lớp biểu diễn tập thực thể yếu một thuộc tính dữ liệu biểu diễn khóa chính của tập thực thể chủ Cách làm này không đảm bảo được ngữ ngh a khi thực hiện việc
Trang 9chuyển đổi Để khắc phục vấn đề này, luận án đề xuất bổ sung thêm cặp thuộc tính đối tượng ngược nhau để biểu diễn mối quan hệ đ nh danh
Quy tắc EER12 Xét mối quan hệ đ nh danh R giữa tập thực thể yếu W và
tập thực thể chủ E Giả sử W có khoá bộ phận là keyW và khoá chính của E
là keyE: Bổ sung lớp đ nh danh là C(W), mỗi thuộc tính attW của tập thực thể yếu W chuyển đổi thành thuộc tính dữ liệu DP(attW) tương ứng của lớp
C(W); Bổ sung thêm hai thuộc tính đối tượng ngược nhau E_R (có miền là C(E) và phạm vi là C(W)) và W_R (có miền là C(W) và phạm vi là C(E))
thể hiện quan hệ giữa lớp C(E) và lớp C(W); thiết lập tính chất hàm và ràng buộc cực tiểu là 1 cho thuộc tính đối tượng W_R; Thiết lập ràng buộc số lượng cực tiểu/cực đại tương ứng vào thuộc tính đối tượng E_R; Khóa của lớp C(W) bao gồm các thuộc tính dữ liệu DP(keyW) và DP(keyE)
2.3.2 Chuyển đổi thuộc tính đa trị phức hợp lồng nhau
Một thuộc tính đa tr của một tập thực thể có thể biểu diễn bởi mối quan
hệ đ nh danh giữa một tập thực thể yếu và tập thực thể chủ của nó, vì vậy có thể chuyển đổi mỗi thuộc tính đa tr và phức hợp có khóa bộ phận thành một mối quan hệ đ nh danh trong mô hình ER
Quy tắc EER13 Xét tập thực thể E (hoặc thuộc tính đa tr và phức hợp E)
có thuộc tính attE là thuộc tính đa tr và phức hợp, trong đó thuộc tính phức hợp attE có tập các thuộc tính thành phần là sub_attE và khoá bộ phận là
K_attE Thuộc tính đa tr attE được ánh xạ thành mối quan hệ đ nh danh S_attE giữa tập thực thể chủ E và tập thực thể yếu W_attE Trong đó, tập
thực thể yếu W_attE có tập thuộc tính là sub_attE và khoá bộ phận là
K_attE
- Bổ sung lớp đ nh danh C(W_attE), các thuộc tính sub_attE của thuộc tính đa tr và phức hợp attE chuyển đổi thành các thuộc tính dữ liệu
sub_attE của lớp C(W_attE);
- Bổ sung thêm hai thuộc tính đối tượng ngược nhau E_W_attE và
W_attE_E thể hiện quan hệ giữa lớp C(E) và lớp C(W_attE) có đ nh danh,
miền, phạm vi như Bảng; Thiết lập tính chất hàm và ràng buộc cực tiểu là 1
Trang 10vào thuộc tính đối tượng W_attE_E; Tùy thuộc vào bản số thứ hai của mối
quan hệ đ nh danh, thêm ràng buộc số lượng cực tiểu/cực đại tương ứng vào
thuộc tính đối tượng E_W_attE; Khóa của lớp C(W_attE) được tạo bằng cách kết hợp khóa bộ phận K_attE với khóa KE của lớp C(E)
Bảng 2.1 Cặp thuộc tính thêm vào khi chuyển đổi thuộc tính đa trị phức hợp
lồng nhau
2.3.3 Chuyển đổi mối quan hệ phản xạ
Cho mối quan hệ phản xạ R trên tập thực thể E Khi đó, R được gọi là có
tính chất đối xứng nếu: e1, e2 E, (e1, e2) R => (e2, e1) R Và R được
gọi là có tính chất bất đối xứng, nếu: e1, e2 E, (e1, e2) R và (e2, e1)
R Luận án xét trong cả hai trường hợp là: mối quan hệ phản xạ đối xứng và
mối quan hệ phản xạ bất đối xứng
2.3.3.1 Mối quan hệ phản xạ đối xứng không có thuộc tính
Quy tắc EER14 Xét mối quan hệ phản xạ đối xứng R không có thuộc
tính trên tập thực thể E với vai trò role, khi đó: Bổ sung thuộc tính đối tượng có đ nh danh là tên vai trò role, có miền và phạm vi là lớp C(E); Thiết lập tính chất phản xạ cho thuộc tính đối tượng role với cú pháp
ReflexiveProperty; Thiết lập tính chất đối xứng cho thuộc tính đối tượng role với cú pháp SymmetricProperty Với mối quan hệ 1-1, thêm ràng buộc
số lượng cực đại bằng 1; Với ràng buộc bản số nhỏ nhất lần lượt là (1, 1) thì thêm ràng buộc số lượng cực tiểu bằng 1 lên thuộc tính đối tượng được thêm vào
2.3.3.2 Mối quan hệ phản xạ đối xứng có thuộc tính
Quy tắc EER15 Xét mối quan hệ phản xạ đối xứng R có thuộc tính attR
của tập thực thể E, ta có quy tắc chuyển đổi như sau: Bổ sung lớp có đ nh danh là C(R), các thuộc tính attR của mối quan hệ chuyển thành các thuộc tính dữ liệu attR của lớp C(R); Bổ sung hai thuộc tính đối tượng E_R, R_E
Trang 11là thuộc tính ngược của nhau thể hiện quan hệ giữa lớp C(R) và lớp C(E) Hai thuộc tính này có tính phản xạ và các tính chất của mối quan hệ R Thuộc tính R_E có ràng buộc số lượng cực tiểu và cực đại là 1; Thiết lập ràng buộc số lượng cực tiểu/cực đại vào thuộc tính đối tượng E_R tương
ứng với giá tr ràng buộc bản số min/max khác 0 và khác N của vai trò Nếu
mối quan hệ nh nguyên R là mối quan hệ N:N thì bổ sung thuộc tính đối tượng R_E vào tập thuộc tính khóa của lớp C(R)
2.3.4 Mối quan hệ phản xạ bất đối xứng không có thuộc tính
Quy tắc EER16 Xét mối quan hệ phản xạ bất đối xứng R không có thuộc
tính trên tập thực thể E với hai vai trò là role1 và role2: Bổ sung hai thuộc
tính đối tượng role1 và role2, có miền và phạm vi là lớp C(E); Thiết lập tính chất phản xạ cho hai thuộc tính đối tượng role1 và role2 với cú pháp
ReflexiveProperty; Thiết lập tính chất bất đối xứng cho hai thuộc tính đối
tượng role1 và role2 với cú pháp AsymmetricProperty; Với mối quan hệ 1-1,
thêm ràng buộc số lượng cực đại và cực tiểu bằng 1 lên thuộc tính đối tượng được thêm vào
2.3.4.1 Mối quan hệ phản xạ bất đối xứng có thuộc tính
Quy tắc EER17 Xét mối quan hệ phản xạ bất đối xứng R có thuộc tính
các thuộc tính attR của mối quan hệ R chuyển thành các thuộc tính dữ liệu
thêm hai thuộc tính đối tượng ngược nhau E_role2, R_role2 thể hiện quan hệ
giữa lớp C(R) và lớp C(E) với vai trò role2 Hai thuộc tính R_role1 và
lượng cực tiểu/cực đại của các thuộc tính đối tượng E_role1 và E_role2 phụ
thuộc vào bản số của các vai trò trong mối quan hệ R Nếu mối quan hệ R là mối quan hệ N-N thì bổ sung hai thuộc tính đối tượng R_role1, R_role2 vào
tập thuộc tính khóa của lớp C(R)
Trang 122.4 Chuyển đổi mô hình TimeER sang OWL
Mô hình TimeER [31] là mô hình CSDL mức khái niệm có yếu tố thời gian được sử dụng phổ biến hiện nay Một số yếu tố thời gian trên các thành
phần của mô hình bao gồm: Thời gian sống (LS); thời gian hợp lệ (VT); thời gian giao tác (TT) Kết hợp thời gian sống và thời gian giao tác ký hiệu LT; kết hợp thời gian hợp lệ và thời gian giao tác ký hiệu BT
(BiTemporal)
2.4.1 Tạo ontology ban đầu biểu diễn yếu tố thời gian
OWL không có thành phần tương đương ngữ ngh a với các thành phần
có yếu tố thời gian như trong mô hình TimeER Để hỗ trợ cho việc biểu diễn các thành phần có yếu tố thời gian trong OWL, luận án đề xuất bổ
sung lớp InstantDateTime và các thuộc tính đối tượng thể hiện mối quan hệ giữa lớp owl:Thing với lớp InstantDateTime Lớp InstantDateTime này
được tạo với mục đích thể hiện cho một mốc thời gian Tạo thuộc tính dữ
liệu hasDateTime có tính chất hàm và ràng buộc số lượng cực tiểu là 1, phạm vi là xsd:dateTime và là thuộc tính khóa của lớp InstantDateTime
Tạo sáu thuộc tính đối tượng có tính chất hàm và ràng buộc số lượng tối
thiểu là 1: hasVTs, hasVTe, hasLSs, hasLSe, hasTTs, hasTTe để biểu diễn các quan hệ giữa lớp owl:Thing với lớp InstantDateTime Sáu thuộc tính đối tượng này có phạm vi là lớp InstantDateTime và miền là lớp owl:Thing
2.4.2 Chuyển đổi tập thực thể có yếu tố thời gian
Quy tắc EER18 Xét tập thực thể E có yếu tố thời gian XX (XX có thể là
LS, LT, TT) Khi đó: Bổ sung lớp có đ nh danh C(E_XX) để biểu diễn yếu
tố thời gian của tập thực thể E; Bổ sung hai thuộc tính đối tượng ngược
nhau: E_has_XX có miền là lớp C(E) và phạm vi là lớp C(E_XX), và
XX_of_E có miền là lớp C(E_XX) và phạm vi là lớp C(E), trong đó XX_of_E có tính chất hàm và có ràng buộc số lượng cực tiểu là 1 Tập thuộc
tính khóa của lớp C(E_XX) gồm thuộc tính XX_of_E và một số thuộc tính thể hiện ràng buộc thời gian tùy thuộc vào loại yếu tố thời gian XX như
Bảng 2.3
Bảng 2.3 Các thuộc tính khóa tương ứng với yếu tố thời gian
Trang 13Yếu tố thời gian Thuộc tính khóa
2.4.3 Chuyển đổi thuộc tính có yếu tố thời gian
Quy tắc EER19 Với thuộc tính attA có yếu tố thời gian XX của tập thực
thể E: Tạo lớp có đ nh danh là C(attA_XX), thuộc tính attA thành thuộc tính
dữ liệu của lớp C(attA_XX); Tạo hai thuộc tính đối tượng ngược nhau:
attA_has_XX có miền là lớp C(E) và phạm vi là lớp C(attA_XX), XX_of_attA có miền là lớp C(attA_XX) và có phạm vi là lớp C(E), đồng
thời thuộc tính XX_of_attA có tính chất hàm và có ràng buộc số lượng cực tiểu là 1 Tập thuộc tính khóa của lớp C(attA_XX) bao gồm thuộc tính
XX_of_attA và một số thuộc tính thể hiện ràng buộc thời gian tùy thuộc vào
loại yếu tố thời gian XX như Bảng 2.3
2.4.4 Chuyển đổi mối quan hệ có yếu tố thời gian
Quy tắc EER20 Với mỗi mối quan hệ R có yếu tố thời gian XX giữa các
tập thực thể E i : Tạo lớp có đ nh danh là C(R), các thuộc tính phi thời gian của mối quan hệ R được chuyển thành thuộc tính dữ liệu của lớp C(R); Tương ứng với mỗi tập thực thể E i tham gia vào mối quan hệ R, tạo hai thuộc tính đối tượng ngược nhau thể hiện quan hệ giữa lớp C(R) và lớp
C(E i ): E i _has_R có miền là lớp C(E i ) và có phạm vi là lớp C(R); R_of_Ei có
miền là lớp C(R), có phạm vi là lớp C(E i), có tính chất hàm và có ràng buộc
số lượng cực tiểu là 1 Đồng thời, với mỗi giá tr bản số min/max theo thời
gian bên tập thực thể E i khác 0 và khác N thì thêm một ràng buộc số lượng
cực tiểu/cực đại tương ứng cho thuộc tính E i _has_R; Nếu R là mối quan hệ
nh nguyên hoặc phản xạ 1-1 thì khóa của lớp C(R) bao gồm một trong hai
thuộc tính đối tượng vừa thêm có phạm vi là lớp tương ứng với tập thực thể
Trang 14tham gia vào mối quan hệ R và một số thuộc tính thể hiện ràng buộc thời gian tùy thuộc vào loại yếu tố thời gian XX như Bảng 1.3 Ngược lại thì khóa của lớp C(R) bao gồm các thuộc tính đối tượng vừa thêm có phạm vi
là lớp tương ứng với tập thực thể phía nhiều và một số thuộc tính thể hiện
ràng buộc thời gian tùy thuộc vào loại yếu tố thời gian XX như Bảng 2.3
2.4.5 Chuyển đổi thuộc tính có yếu tố thời gian của mối quan hệ
Quy tắc EER21 Với mỗi thuộc tính attR có yếu tố thời gian XX của mối
quan hệ R: Bổ sung lớp có đ nh danh C(attR_XX), thuộc tính attR chuyển thành thuộc tính dữ liệu của lớp C(attR_XX); Bổ sung hai thuộc tính đối tượng ngược nhau thể hiện quan hệ của lớp C(R) và lớp C(attR_XX) có ràng buộc số lượng cực tiểu là 1: attR_has_XX có miền là lớp C(R) và có phạm
vi là lớp C(attR_XX), XX_of_attR có miền là lớp C(attR_XX) và có phạm vi
là lớp C(R), đồng thời XX_of_attR có tính chất hàm; Khóa của lớp
C(attR_XX) bao gồm thuộc tính XX_of_attR và một số thuộc tính thể hiện
ràng buộc thời gian tùy thuộc vào loại yếu tố thời gian XX như Bảng 2.3
2.5 Kết quả thực nghiệm
Luận án đã thực nghiệm trên hai mô hình cơ sở dữ liệu mẫu là mô hình thư mục trích dẫn [33] và mô hình Elmasri [2] Luận án chuyển đổi sang OWL và tính độ chính xác [34] sau khi chuyển đổi giữa phương pháp của Luận án đề xuất và các đề xuất trước đây, như Sujatha R Upadhyaya [6], M Fahad [7], Igor Myroshnichenko [8], Pasapitch Chujai [10]